3.2 DQN 算法过程 训练过程如下,在该训练的算法中估计动作价值函数使用的是 TD 算法: 初始化 Q-function 的模型,记为 Q 循环遍历多个 episode,对于每个 episode: 遍历每个时刻 t: 给定状态 s_t ,使用模型 Q ,依照下述策略选出动作 a_t:a_t = \text{argmax}_a Q(s_t, a_t) \\ 有了s_t 和a...
因此,为了克服Q-learning算法的一些不足,需要进行改进和应用研究。 改进方法 1.非线性逼近 传统的Q-learning算法是基于表格存储的状态-动作值函数,即每个状态对应一个动作值函数Q(a,s)的表格。然而,对于连续的状态和动作空间,这种表格存储的方式是不可行的。因此,现代的Q-learning算法采用非线性逼近器来逼近状态-动...
本发明公开了一种融合先验知识的改进Q‑learning路径规划算法,其特征在于:包括以下步骤:S1:建立格栅地图,融入先验知识初始化状态值;S2:初始化算法参数;S3:计算已运行当前幕成功到达目标位置次数,并基于该次数动态调整贪婪因子ε;S4:生成随机数p,比较p和ε;S5:如果p (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明...
为了使计算所得的音频权重值更符合实际实验情况,对CRITIC (Criteria Importance Though Intercrieria Correlation)方法的权重计算公式进行了优化。最后,使用实验所得音频权重值对Q-learning算法进行改进,并设计与其他拟声驱鸟策略的对比实验,实验...
【摘要】针对传统Q-learning算法应用在路径规划中存在收敛速度慢、运行时间长、学习效率差等问题,提出一种将人工势场法和传统Q-learning算法结合的改进Q-learning算法。该算法引入人工势场法的引力函数与斥力函数,通过对比引力函数动态选择奖励值,以及对比斥力函数计算姿值,动态更新Q值,使移动机器人具有目的性的探索,并且...
改进Q-Learning 算法在路径规划中的应用 高乐, 马天录, 刘凯, 张宇轩 【摘要】摘要: 针对 Q-Learning 算法在离散状态下存在运行效率低、 学习 速度慢等问题, 提出一种改进的 Q-Learning 算法。改进后的算法在原有算法基 础上增加了一层学习过程, 对环境进行了深度学习。在栅格环境下进行仿真实验, 并成功地...
一种基于Q-Learning算法改进NEH的装配式预制构件生产调度方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于Q-Learning算法改进NEH的装配式预制构件生产调度方法说明:本发明公开了一种基于Q‑Learning算法改进NEH的装配式预制构件生产调度方法,涉及生产调度技术...专利查询请
课题选用强化学习算法中经典的Q-Learning算法,并结合不同的控制对象为实验模型,在已有强化学习算法的基础上加以改进,将Q-learning算法中的状态模糊化。此外结合神经网络,提出了自己的研究模型和见解。将这些改进应用到走迷宫寻优、倒立摆系统控制、中和反应控制及电梯群控器的调度中。主要研究成果包括以下四个方面: 1、...
摘要 在传统的Q-学习算法上,提出了一种改进算法ε-Q-Learning,并应用到路径规划中。引入了动态搜索因子,其根据环境的反馈来动态调整贪婪因子ε,如果一次从起点到终点的探索失败,则通过增大ε来使下一次探索的随机性增大,以...展开更多 Traditional Q-Learning algorithm has the problems of too many random ...
一种融合先验知识的改进Q-learning路径规划算法 本发明公开了一种融合先验知识的改进Qlearning路径规划算法,其特征在于:包括以下步骤:S1:建立格栅地图,融入先验知识初始化状态值;S2:初始化算法参数;S3:计算已运行当前幕成功到达目标位置次数,并基于该次数动态调整贪婪因子ε;S4:生成随机数p,比较p和ε;S5... 王科银...